21.01.2025
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LeadMetrics: Wiener Startup launcht Marketing-Tool zur zentralen Verwaltung

LeadMetrics hat es sich zum Ziel gesetzt, das Problem der fragmentierten und unübersichtlichen Daten bei der Marketingarbeit zu lösen und Beteiligten mehr Effizienz zu ermöglichen.
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LeadMetrics
(c) LeadMetrics - (v.l.) Valentin Zetter, Daniel Kalcher und Alexander Kaulich von LeadMetrics.

LeadMetrics ist ein Startup aus Wien, das mittels eines Tools Marketingagenturen, Freelancer und Performance-Marketer unterstützen möchte. Die Software wurde entwickelt, um alle Marketing-Kennzahlen zentral zu verwalten, „eine 100-prozentige Tracking-Genauigkeit bei der Leadgenerierung zu gewährleisten und datenbasiertes Wachstum sowie gezielte Optimierungen zu ermöglichen“.

LeadMetrics: Agenturen und Freelancer als Zielgruppe

Hinter LeadMetrics stehen die Gründer Alexander Kaulich und Valentin Zetter, die bereits Erfahrung aus der Performance-Marketing-Agentur AdOnly besitzen. Ergänzt wird das Team durch Daniel Kalcher, der als CTO und technischer Kopf die Umsetzung der Software verantwortet.

Das Startup richtet sich gezielt an Agenturen, Freelancer und Marketer, die mit der Herausforderung kämpfen, fragmentierte Daten effizient zu nutzen. Es verspricht, dass das hauseigene Tool alle relevanten Kennzahlen in einem zentralen System bündelt und Funktionen bietet, die direkt aus den Anforderungen der Branche abgeleitet wurden. Darunter: KPI-Dashboards inklusive dem Visualisieren aller wichtigen Kampagnen-Kennzahlen auf einen Blick, Budget Alerts, die automatisch bei Budgetabweichungen oder -überschreitungen warnen, dem Creative Hub, der eine zentrale Verwaltung und Analyse von Werbematerialien bietet, dem Event Setup-Tool, das ein einfaches Setup und Tracking von Kampagnen-Events ermöglichen soll und Funnel Insights, die die gesamte User-Journey abbilden und Insights zu den Website- bzw. Funnelbesuchern ermöglichen.

„Lücke schließen“

„LeadMetrics ist ein Produkt, das aus der Praxis heraus entstanden ist. Uns war klar, dass viele Agenturen, aber auch Marketer, mit fragmentierten und unübersichtlichen Daten kämpfen. Wir wollten ein Tool schaffen, das diese Lücke schließt und ohne komplizierte Implementierung funktioniert“, so die Founder.

Dabei geht das Startup bewusst einen unabhängigen Weg, hat die Software ohne externe Investoren entwickelt und vollständig eigenfinanziert. „Wir wollten von Anfang an unabhängig bleiben“, sagen Kaulich und Zetter, „und uns auf ein nachhaltiges Geschäftsmodell konzentrieren, das von unseren Kunden getragen wird.“

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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